مدل سازی شاخص S و تعیین عوامل موثر بر آن با استفاده از الگوریتم هیبرید شبیه سازی تبرید-شبکه عصبی مصنوعی در خاک های آهکی جنوب شرق ایران

استفاده از شیب منحنی مشخصه رطوبتی خاک در نقطه عطف (شاخص S), یکی از شاخص های مهم ارزیابی کیفیت خاک در برنامه ریزی مدیریت اراضی زراعی و باغی محسوب می شود. هدف از این پژوهش, تعیین موثرترین ویژگی های خاک در منطقه جیرفت بر تخمین شاخص S با استفاده از الگوریتم هیبرید شبیه سازی تبرید-شبکه عصبی مصنوعی بود. به ا ین منظور, 350 نمونه خاک دست خورده و 350 نمونه خاک دست نخورده ا ز اراضی زراعی و باغی برداشت و سپس برخی از ویژگی های فیزیکی و شیمیایی خاک, شامل درصد شن, سیلت, رس, قابلیت هدایت الکتریکی اشباع, چگالی ظاهری, درصد تخلخل کل, درصد مواد آلی و درصد کربنات کلسیم معادل با استفاده از روش های استاندارد اندازه گیری شدند. همچنین با استفاده از دستگاه صفحات فشاری, مقدار رطوبت خاک در مکش های 0, 30, 10, 50, 100, 300, 500, 1000 و 1500 کیلوپاسکال تعیین شد. در ادامه با استفاده از الگوریتم هیبریدی شبکه عصبی مصنوعی-شبیه سازی تبرید, ویژگی های موثر بر مدل سازی شاخص S استخراج شدند. در نهایت با استفاده از پنج ویژگی استخراج شده (درصد ش و رس, قابلیت هدایت الکتریکی, چگالی ظاهری و ظرفیت زراعی), مدل سازی شاخص S توسط شبکه عصبی مصنوعی انجام شد. نتایج نشان داد که با کاهش متغییرهای ورودی, دقت مدل سازی افزایش یافت. به علاوه, نتایج آنالیز حساسیت نشان داد چگالی ظاهری با بالاترین ضریب حساسیت (ضریب حساسیت 5/0) به عنوان مهم ترین ویژگی در مدل سازی شاخص S محسوب می شود. بنابراین, از آنجا که افزایش تعداد ویژگی ها لزوما باعث افزایش دقت مدل سازی نمی شود, کاهش ویژگی های ورودی به سبب کاهش هزینه و زمان انجام پژوهش مقرون به صرفه است.